當前已經上路測試的許多無人駕駛汽車, 已經配備了基本的環境感知與緊急避讓功能. 但是對於一些潛在不可見的威脅, 它還不能夠很好地避免. 好消息是, 一支斯坦福研究團隊正在開發一套基於雷射的新式系統. 其旨在讓無人駕駛汽車 '看到' 四周角落的盲點, 在兒童或其它車輛突然竄出來之前作出響應. 由於肉眼無法直接看穿, 其採用了雷射脈衝來對準角落的盲點.
研究人員David Lindell和Matt O'Toole進行系統試驗
據悉, 一個高靈敏度感測器可以捕捉返回的光資訊, 經過演算法分析來得出一個 '隱藏在視線之外的模糊快照' . 雖然聽起來很 '高科技' , 但這並不是科學家首次成功展示這項 '特異功能' .
早在2012年, 一支麻省理工團隊就進行過類似的系統實驗. 2014 年的時候, 歐洲和加拿大研究人員已經能夠重現隱藏物體的 '光回聲' 了.
不過斯坦福科學家指出, 他們的進展主要體現在數學層面. 鑒於光線會被物體散射, 因此它可以從幾乎所有方向上向感測器回饋過來, 從而產生了大量的 '噪點' .
為此, 斯坦福團隊開發了一種能夠計算出被捕獲的光子路徑的先進演算法, 然後憑藉它來重現物體. 論文合著者David Lindell表示:
非視線成像的一個重大挑戰, 就是在測量雜訊中找到一種有效的方法, 來重建隱藏對象的3D結構. 我認為這種方法的最大影響, 就是它的計算效率.
研究人員稱, 他們的演算法可以在一秒不到的時間內完成對光子數據的分析, 效率高得可以直接在普通筆記型電腦上運行. 當前要掃平的實用障礙, 就在最初的掃描上:
為了生成一個隱藏對象的足夠數據, 系統需要在一個過程中發射許多雷射脈衝, 但要耗費一個小時的話, 又顯得沒有必要了.
另外一個問題是環境光, 在精心控制的實驗室條件下, 系統工作起來是沒有問題的. 但要把它帶到明亮的太陽底下, 感測器可能就有點不知所措了.
好消息是, 在戶外測試中, 研究人員發現這項技術能夠清晰地捕捉到高反射物體, 比如鮮亮的服裝顏色, 路牌和標記等.
在未來, 研究人員希望能夠進一步提升其掃描速度, 在日光下的工作能力, 甚至可探測移動物體.
